Engenheiro de dados

No Luizalabs, temos grande autonomia e responsabilidade, somos multidisciplinares, auto gerenciáveis e com pouca burocracia no nosso cotidiano, lutando para sempre romper barreiras, elevar a barra técnica e ampliar nossa capacidade de agregar valor ao negócio.

Fazemos entregas frequentes e agimos rapidamente ao encontrar problemas; nosso ritmo é acelerado, mas temos tranquilidade para planejar e executar nossas tarefas com qualidade.

Aqui você tem liberdade para fazer de forma simples e criativa, com total autonomia e apoio para utilizar e desenvolver tecnologias de ponta e aplicá-las em larga escala de produção para fazer a diferença na vida de milhões de pessoas.

Engenheiro de Dados / Analytics Engineer PL

Atuando em times multidisciplinares com objetivo de alavancar o uso de dados, o Analytics Engineering  tem a missão de tornar o Magalu mais produtivo na utilização de dados, apoiando-se em engenharia de software, técnicas de modelagem, qualidade e governança de dados. Nós atuamos de forma matricial em times multidisciplinares extremamente conectados às estratégias e aos problemas de negócio. O Chapter de Analytics Engineering trabalha em parceria com os times de Ciência de Dados e Machine Learning Engineering, além de contar com o apoio dos times de Governance, de plataforma e de produtos.

Conhecimentos e habilidades necessários

Habilidades em programação, preferencialmente Python;

Conhecimento em  Apache Airflow;

Experiência em Spark, Spark Streaming e outras tecnologias do contexto de Bigdata Analytics;

Habilidades analíticas e exploratórias de dados;

Conhecimentos avançados em SQL, e de bancos de dados relacionais e não relacionais;

Conhecimentos em Modelagem de dados;

Conhecimentos de ferramentas de DataViz e criação de dashboards

Experiência com Git;

Experiência com ambiente cloud, preferencial GCP;

Diferencial

Conhecimento em CI/CD ( Continuous Integration /Continuous Delivery);Experiência no desenvolvimento de testes automatizados;

Experiência na construção e consumo de API s REST;

Conhecimento em Kurbenetes,  Docker, fluxos de integração contínua.

Noção em ferramentas como kafka e kafka-connect;

Conhecimento em ferramentas de monitoramento, como Prometheus, Grafana.

Conhecimento em bibliotecas essenciais para manipulação, análise e visualização de dados (Pandas, NumPy, Matplotlib)

Como será o seu dia a dia

O Analytics Engineer pode apresentar habilidades diferentes entre engenharia, análise e visualização de dados. Mas o dia a dia do time se resume a:

Trabalhar em ambiente colaborativo juntos ao time e aos demais chapters;

Estruturar pipelines de ingestão e transformação de dados;

Prover dados limpos para análises e modelos  de machine learning;

Aplicar boas práticas de desenvolvimento de Software, engenharia e testes;

Sugerir e criar  métricas e monitoramentos para acompanhar a execução dos pipelines quando necessário;

Conduzir análises profundas e contribuir para Insights e tomada de decisão;

Atuar e auxiliar na construção de visualizações;

Treinamentos da área de negócio nas ferramentas de auto serviço, democratizando o acesso aos dados dentro da companhia para a tomada de decisão.;

Traduzir regras de negócio para uma abordagem técnica e criar produtos de dados e métricas; 

Nossos valores nos unem e nossas diferenças nos potencializam como um grupo. Mais do que igualdade, buscamos equidade: Aqui, temos espaço para sermos autênticos, independentemente de gênero, etnia, raça, orientação sexual, clero ou deficiência.